【摘 要】學(xué)生電子履歷建設(shè)對(duì)于學(xué)習(xí)實(shí)習(xí)、職業(yè)規(guī)劃、求職晉升等方面有著重要意義。通過分析現(xiàn)狀，從web網(wǎng)站分布式技術(shù)架構(gòu)中引入NoSQL數(shù)據(jù)庫，與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相結(jié)合，為結(jié)構(gòu)化信息、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存取提供一個(gè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型接口，便于應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】履歷 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) NoSQL 統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型

【中圖分類號(hào)】G 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【文章編號(hào)】0450-9889（2014）10C-0187-03

構(gòu)建現(xiàn)代職業(yè)教育體系，推動(dòng)進(jìn)入終身教育社會(huì)，其中學(xué)生履歷管理是保障條件之一。在學(xué)生經(jīng)歷普通教育、職業(yè)教育、繼續(xù)教育的過程中，會(huì)產(chǎn)生大量有價(jià)值的教育培訓(xùn)、職業(yè)經(jīng)歷、工作業(yè)績等信息，需要保存在履歷中，用于求學(xué)、實(shí)習(xí)、求職、晉升等證明。

履歷信息具有“碎片性”和“發(fā)展性”兩個(gè)基本特性。其中“碎片”是信息具有零碎、繁雜、多樣的橫向特性。履歷中使用類別項(xiàng)進(jìn)行分類，主要分為：個(gè)人信息，專業(yè)信息，課程成績，職業(yè)操行，培訓(xùn)認(rèn)證，獎(jiǎng)懲，實(shí)踐創(chuàng)新與其他?！鞍l(fā)展性”是指隨著學(xué)生成長成才，發(fā)展進(jìn)步，履歷信息會(huì)逐步變遷，級(jí)別晉升，證書升級(jí)等。過程性信息需要保留，方便統(tǒng)計(jì)職業(yè)發(fā)展軌跡，研究成才規(guī)律。

一、當(dāng)前研究現(xiàn)狀

目前對(duì)履歷信息管理研究集中在人力資源管理和檔案管理。如陳哲娟研究了履歷業(yè)績評(píng)價(jià)在領(lǐng)導(dǎo)干部選拔任用的作用、業(yè)績評(píng)價(jià)指標(biāo)等。劉大衛(wèi)論證履歷深度分析法在高管人員甄選中的作用，并指出其使用的局限性。田瑞強(qiáng)等從履歷研究的發(fā)展、數(shù)據(jù)源、分析方法及存在缺陷等方面進(jìn)行了闡述，同時(shí)指出了履歷研究的發(fā)展趨勢，從理論上對(duì)科技人員履歷及人才流失問題進(jìn)行了分析探討。同時(shí)，履歷被引入產(chǎn)品管理范疇，對(duì)產(chǎn)品履歷的研究也逐步成為熱點(diǎn)。郝玲、陳勇等研究農(nóng)情履歷、現(xiàn)代信息采集手段在現(xiàn)代精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)信息管理中的應(yīng)用。丁偉將電子履歷應(yīng)用于軍隊(duì)車輛裝備管理，提高了車輛裝備管理的效率和科學(xué)化水平。

現(xiàn)代履歷信息管理系統(tǒng)信息存儲(chǔ)環(huán)節(jié)，經(jīng)歷了從紙質(zhì)履歷到Excel表格文檔，正逐步向關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遷移的階段。在當(dāng)前工程實(shí)踐中，信息數(shù)據(jù)源主要有以下四種方式。

（一）文件系統(tǒng)方式

以文件格式作為數(shù)據(jù)源，管理傳感器采集設(shè)備上傳的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，存放于服務(wù)器文件系統(tǒng)中。

優(yōu)點(diǎn)是存取速度快，操作方便。

缺點(diǎn)是隨著數(shù)據(jù)規(guī)?？焖僭鲩L，目錄結(jié)構(gòu)混亂，難以管理；無法與應(yīng)用層權(quán)限管理協(xié)同使用，存在安全隱患；數(shù)據(jù)難于遷移。

（二）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫方式

將非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)直接存放到數(shù)據(jù)庫表的二進(jìn)制字段中。優(yōu)點(diǎn)是有較好的安全性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存取操作的一致性。缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫IO是整個(gè)系統(tǒng)的性能瓶頸，使得數(shù)據(jù)表規(guī)?？焖僭黾?，進(jìn)一步降低性能。

（三）專用商業(yè)數(shù)據(jù)庫

應(yīng)用范圍較窄，且代價(jià)昂貴。

（四）云計(jì)算平臺(tái)

公用云計(jì)算平臺(tái)提供了大數(shù)據(jù)解決方案，但由于行業(yè)特殊性，公有云的安全性還需要評(píng)估。

本文在文件、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上，引入NoSQL數(shù)據(jù)庫，綜合使用三種數(shù)據(jù)源，提供一致的數(shù)據(jù)模型接口，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)同步管理，按照時(shí)間標(biāo)簽階段性保存履歷更新，從而優(yōu)化履歷的管理，提高信息共享與復(fù)用。

研究農(nóng)情履歷超文本信息規(guī)范存儲(chǔ)管理的關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建一致的模型層，引入元數(shù)據(jù)、時(shí)間標(biāo)簽、NoSQL等技術(shù)，構(gòu)建履歷信息的存儲(chǔ)系統(tǒng)原型。

二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)

（一）系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

系統(tǒng)功能模塊：學(xué)生個(gè)人信息管理；教學(xué)培訓(xùn)信息管理，包括課程成績、考勤、培訓(xùn)認(rèn)證活動(dòng)管理；獎(jiǎng)懲信息管理；實(shí)習(xí)實(shí)踐活動(dòng)管理；信息檢索、排序、統(tǒng)計(jì)等。

（二）系統(tǒng)框架分析

系統(tǒng)按照MVC模式進(jìn)行分層設(shè)計(jì)，系統(tǒng)構(gòu)架如圖1所示。具體功能如下：

1.視圖層——提供用戶UI，用于接收來自智能傳感器上傳的影像、圖片或其它非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，記錄傳感器節(jié)點(diǎn)信息，并標(biāo)記文件流的元數(shù)據(jù)。

2.控制器層——根據(jù)訪問路徑（如url）得到用戶請(qǐng)求意圖，處理請(qǐng)求，并調(diào)用Model層完成數(shù)據(jù)流的存儲(chǔ)或讀取。

3.Model層——根據(jù)Controller要求，完成具體的數(shù)據(jù)庫操作。

4.數(shù)據(jù)源系統(tǒng)——由關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫及擴(kuò)展文件系統(tǒng)三部分組成。其中結(jié)構(gòu)化信息和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)元信息存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存放到非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫NoSQL及私有云計(jì)算平臺(tái)上。

5.控制采集中心——對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行管理與維護(hù)，能實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，查看監(jiān)測對(duì)象的履歷信息，進(jìn)行分析與決策，并控制定時(shí)與隊(duì)列模塊運(yùn)行管理，及時(shí)更新數(shù)據(jù)信息。

圖1

（三）系統(tǒng)選型

表1 軟件選型

軟件名稱 作用

Ubuntu 服務(wù)器操作系統(tǒng)

Python 程序語言，用于原型開發(fā)

Flask Web微框架

MongoDB NoSQL數(shù)據(jù)庫

Pymongo python的MongoDB驅(qū)動(dòng)

Pygridfs Python的GridFS驅(qū)動(dòng)

Mysqldb Python的MySQL驅(qū)動(dòng)

SQLAlchemy Python的ORM套件

數(shù)據(jù)源綜合采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫及分布式文件系統(tǒng)，用于存取、檢索學(xué)生電子履歷信息。為增加可靠性，降低成本，在軟件選型中，優(yōu)先選擇成熟、穩(wěn)定的開源軟件產(chǎn)品構(gòu)建。

MongoDB 作為NoSQL 開源數(shù)據(jù)庫的一種主流分布式數(shù)據(jù)庫，基于對(duì)象/文檔形式存儲(chǔ)，提供BSON（Binary JSON） 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式存儲(chǔ)，有便利的查詢索引方式，提供分布式文件系統(tǒng)GridFS 來進(jìn)行存儲(chǔ)管理，使得定制信息變得靈活，擴(kuò)展數(shù)據(jù)變得高效。

三、關(guān)鍵原型實(shí)現(xiàn)

（一）履歷信息采集元數(shù)據(jù)字段約定

為便于生成索引，我們需要對(duì)文件命名進(jìn)行約定?！邦悇e”用兩位數(shù)字表示采集信息所屬的類別；“節(jié)點(diǎn)”是指個(gè)人、組織或機(jī)構(gòu)，一般值為自己、院系辦公室、授予機(jī)構(gòu)等；“證明者”對(duì)于不同類別含義不同，如果是資格證，則表示授予單位，如果是校內(nèi)活動(dòng)證明等，則表示院內(nèi)機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人；“審核者”是審核材料有效，允許上傳的院系、教學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人；“當(dāng)前最新”是當(dāng)有多項(xiàng)同類材料中，時(shí)間最新或級(jí)別最高的材料為當(dāng)前，否則為歷史；“時(shí)間”是指材料獲取時(shí)間，為方便存儲(chǔ)、檢索需要，轉(zhuǎn)化為整型。調(diào)用程序語言的uuid（）生成隨機(jī)唯一值，保留32bit。此外還有預(yù)留字段，用于保存不常用的信息屬性。

表2 采集信息元數(shù)據(jù)約定字段示例

其中，上表中各項(xiàng)值作為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)采集上傳、協(xié)議解析后，按照協(xié)議生成元數(shù)據(jù)，及時(shí)存入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL數(shù)據(jù)表中。同時(shí)各項(xiàng)值用于生成非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件名。將其或ObjectId值更新到MySQL數(shù)據(jù)表的履歷表對(duì)應(yīng)字段中。從而完成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)同時(shí)添加到數(shù)據(jù)源中。

（二）信息共享利用與導(dǎo)出歸檔

數(shù)字化信息需要及時(shí)歸檔。通過歸檔整理，把數(shù)據(jù)庫動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化生成為靜態(tài)、只讀屬性的文件形式存放，供后續(xù)者查閱。由于網(wǎng)頁是超文本信息的天然組織者，因此優(yōu)先選擇靜態(tài)頁面方式歸檔信息，批量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以導(dǎo)出為Excel，政策文件、結(jié)果或結(jié)論性的信息按照模板格式生成PDF文檔。

（三）一致數(shù)據(jù)模型實(shí)現(xiàn)

SQLAlchemy是Python實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)隊(duì)形映射模型包，主要實(shí)現(xiàn)python對(duì)SQL數(shù)據(jù)庫的跨平臺(tái)操作?；赟QLAlchemy模型，使用pyMongo和mysqld驅(qū)動(dòng)程序，對(duì)農(nóng)情信息建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型。而不是直接使用SQL與原生執(zhí)行命令對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。

限于篇幅，只給出GridFS上傳關(guān)鍵代碼示例：

// 導(dǎo)入必需的包

from sqlalchemy.ext.declarative

import declarative_base

from pymongo import Connection

from gridfs import *

#文件處理系統(tǒng)

class GFS：

#定義connection and fs

#初始化

def __init__（self）：

#獲得單件對(duì)象

@staticmethod

def getInstance（）： pass

Def put（self，name，**args）：

try：

data= StringIO.StringIO（）

image.save（data，format）

gf = GFS.fs.open（name，"w"）

gf.content_type = "%s/%s" % （mime，format）

gf.write（data.getvalue（））

finally：

Base = declarative_base（）

class HypertextModel（Base）：

// 使用SQLAlchemy聲明字段屬性

__tablename__ = 'picking'

id = Column（Integer， primary_key=True）

// 對(duì)照表2字段，依次聲明

//初始化方法，

def __init__（self， .....）：

def write（data=[]， params=[]）：

dstfile = None

// 保存元素?fù)?jù)

// 確定文件名

for x in data：

dstfile = dstfile + “_”+x

Session.add（HypertextMode（data））

Params[0] = dstfile

// 將文件上傳到GridFS

GFS.put（params）

四、結(jié)果分析

經(jīng)驗(yàn)證，MongoDB在百萬條數(shù)據(jù)，單條數(shù)據(jù)低于5K時(shí)，性能低于純文件系統(tǒng)50%左右。當(dāng)單條數(shù)據(jù)逐漸增大時(shí)，兩者差距逐漸減小。當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模處于大尺寸，如高清圖片、視頻時(shí)，MongoDB的性能穩(wěn)定，并可輕松擴(kuò)展成數(shù)據(jù)庫集群。

隨著新一代信息技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)在電子履歷各個(gè)環(huán)節(jié)中應(yīng)用日趨深入。學(xué)生電子履歷信息采集的數(shù)據(jù)具有橫向“碎片化”，縱向發(fā)展性等特征明顯，信息過載癥狀顯現(xiàn)。通過引入MongoDB和MySQL混合數(shù)據(jù)庫技術(shù)，結(jié)合分布式文件系統(tǒng)，構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型接口，充分利用兩者優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的有序、高效、安全地存儲(chǔ)，有效降低成本，提高了項(xiàng)目效益。在后續(xù)的研究中，對(duì)數(shù)據(jù)格式、傳輸協(xié)議等規(guī)范，數(shù)據(jù)共享技術(shù)需進(jìn)一步的研究。

【參考文獻(xiàn)】

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【基金項(xiàng)目】2012年度廣西高等教育教學(xué)改革工程一般A類項(xiàng)目（2012JGA336）

【作者簡介】苗志鋒（1979- ），男，河北邯鄲人，碩士，廣西水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師，研究方向：形式化方法，網(wǎng)絡(luò)分布式系統(tǒng)，職業(yè)教育。